100种分析思维模型之:逻辑思维

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2024-05-07 08:00

你好,我是林骥。
假设给你无限的资源,请问你能造出火箭吗?
面对这种从来没有遇到过的难题,很多人可能会有点迟疑。
但如果你拥有逻辑思维,也许就会自信地做出回答:肯定能。
下面介绍 100 种分析思维模型的第 100 种:逻辑思维,它能帮助我们找到化解难题的方法,获得可重复、可叠加的成功
1. 为什么学习逻辑思维?
学习逻辑思维的原因有很多,主要包括以下几个方面:
① 看见结论
通过学习逻辑思维,我们可以得出更加精确的结论,获得更加敏锐的洞察力和判断力。
② 洞见理由
逻辑思维不仅能帮助我们以理服人,而且还能保持清醒的头脑,识别别人的逻辑漏洞,避免掉入逻辑陷阱和上当受骗。
③ 预见行动
如果你经常吃亏、碰壁或受挫,那么通过训练逻辑思维,可以从重塑自己做事的方法,找到正确的行动路径,进而让成功不再是靠运气,而是靠自己的实力。
2. 什么是逻辑思维?
「逻辑」是英语单词 Logic 的音译词,包含规律、推理方法的意思。
「思维」是人脑对客观事物的反映,包括间接的、概括的反映。
逻辑思维是指通过合乎逻辑方式进行思考,包括演绎思维和归纳思维,能让人变得更加理性。
逻辑思维有 3 个基本规律:
① 同一律
任何一个事物只能是其本身,而不能是其他事物。
比如,苹果就是苹果,而不能是桔子或香蕉。而且,这个苹果就是这个苹果,而不能是那个苹果,也不能代表所有苹果。
有些人在生活中经常会不自觉地违反同一律。比如说,某某地区的人比较小气,其实就是把某些个体等同于某个群体。
② 矛盾律
在同一时刻,某个事物的某一个方面,不可能既是 A 又不是 A。
比如,某时某刻,我人在上海,就不可能在同时在北京。
很多重大的科学发现,都是源于使用矛盾律。
比如,根据勾股定理和有理数的定义相矛盾,引发了第一次数学危机,并因此发现了无理数。
③ 排中律
在明确的条件下,任何事物都有明确的「是非」判断,不存在中间状态。
比如,在数学中,任何一个数字,要么大于 0,要么不大于 0(包含等于 0 的情况),没有中间状态。
逻辑思维中的排中律,并不是简单的「二元思维」——非黑即白,更不是让你成为「杠精」,而是避免自相矛盾。
人们常常会因为缺乏逻辑思维,陷入逻辑混乱而不自知。但其实只要运用逻辑思维,把相关事实分析梳理一遍,就能真相大白。
我们日常使用的自然语言,与形式上逻辑思维之间存在一定的差异,不能每一件事都简单套用逻辑定律想问题。
沟通是为了更好地传递信息和团队协作,而不是为了争一个谁对谁错。
所以,训练逻辑思维能力固然重要,掌握沟通和表达的技巧也同样重要。
3. 怎么运用逻辑思维?
逻辑思维常用于沟通交流和解决问题的场景,比如:报告、指示、建议、说明、提案、会议发言、事故应对等。
① 有逻辑地沟通交流
运用逻辑思维进行沟通交流,通常要借助金字塔原理,先说结论,再讲理由,从上往下,呈现出逻辑递进的关系。
用金字塔的结构展示此内容
② 有逻辑地解决问题
运用逻辑思维来解决问题,通常是先从问题出发,分析可能的原因,并找出相应的解决方案,从左到右,类似于制作思维导图的过程。
用思维导图的形式展示此内容
注意:并不是所有场合都需要运用逻辑思维。
比如,当别人向你倾诉烦恼时,你却用逻辑思维讲一些大道理,对方心里肯定会不好受吧?
在《逻辑思维,只要五步》这本书中,作者总结了 5 个常用的逻辑技巧:金字塔图、并列或串联、MECE 分析法、树状图、矩形图。
我在以前的文章中介绍过其中大部分内容,在此不再赘述。
最后的话
如果一个人的成功是靠运气,那么就无法把握自己的命运。
如果一个人缺乏逻辑思维,导致做事的方法不对,那么就算做得再多,对今后的发展也没什么帮助。
如果一个人接到领导的任务,分不清主次,导致手忙脚乱,影响工作进度,那么就需要提升自己的逻辑思维能力。
有些人之所以会遇到「中年危机」,根本原因在于之前的工作经验对后来的工作没什么用。
在日常工作和生活中,如果我们经常训练自己的逻辑思维能力,掌握科学做事的方法和思考方式,就能实现可重复的成功和可叠加的进步。
延伸学习:
  1. 《逻辑思维训练 50 讲》(吴军,2024 年)

  2. 《数学通识 50 讲》(吴军,2019 年)

  3. 《逻辑思维,只要五步》(下地宽也,2017 年)

到此,100 种分析思维模型系列文章更新完毕,从 2021 年 1 月 19 日开始更新第 001 号分析思维模型,至今已经过了 1203 天。

在这 3 年多的时间里,我阅读了几百本书,参考了大量的资料,学习了一些相关的课程,提炼总结了 100 个分析思维模型,用来指导自己的工作和生活,感觉收获颇丰。
接下来,我计划在公众号上面开启一个新的文章系列:AI 数据化分析,希望借助 AI 的力量,提升数据的价值。
另外,我还将持续更新「数据化分析案例库」这个专栏,通过理论与实践相结合,提升用数据化解难题的能力。

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